将字符串解析为适当的变量

Question

[[{"date":"January 2004"},true,false,100,null,null,true],[{"date":"February 2004"},false,false,99,null,null,true]]

我有一长串来自 javascript 文件的数据，如上所示。是否有可以将其解析为适当数据类型的捷径或库？

如您所见，它是一个包含字典、布尔值、整数和空值的列表。

我的意思是，我可以手动完成此操作，但我认为我无法快速或有效地完成此操作。一定有更好的方法。

Answer 1

这相当接近有效的 JSON。唯一无效的是False 应该是false 而True 应该是true。这可能是转录错误（...是的）

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使用json：

import json

x = '[[{"date":"January 2004"},true,false,100,null,null,true],[{"date":"February 2004"},false,false,99,null,null,true]]'

json.loads(x)
Out[20]: 
[[{'date': 'January 2004'}, True, False, 100, None, None, True],
 [{'date': 'February 2004'}, False, False, 99, None, None, True]]

Answer 2

我建议你看看 PyParsing。

http://pyparsing.wikispaces.com/

您还可以查看 Python“scanf”库。

sscanf in Python

如果您只需要使用 Python 内置函数来解决这个问题，我建议您使用带有捕获组的正则表达式。

编辑：嗯，我又看了一遍。你确实说过它来自 JavaScript ......这在我看来就像一个合法的 JSON 数组。我尝试使用json 模块（特别是方法函数json.loads()），但无法解析。

但是！ Python 语法接近于 JavaScript 语法。替换一些东西，eval() 可以解析这个，或者ast.literal_eval()。我们需要将true 替换为True，将false 替换为False，将null 替换为None，ast.literal_eval() 才会接受它。

import ast
s = '[[{"date":"January 2004"},True,False,100,null,null,true],[{"date":"February 2004"},False,False,99,null,null,true]]'
s1 = s.replace("true","True").replace("false","False").replace("null","None")
x = ast.literal_eval(s1)
print(x)

上面将打印：

[[{'date': 'January 2004'}, True, False, 100, None, None, True], [{'date': 'February 2004'}, False, False, 99, None, None, True]]

最初我展示了定义变量（如true = True）并使用eval() 来解析它，但当然eval() 是一个潜在的安全漏洞；因此，如果您需要解析可能来自网页或任何其他不受信任的来源的文本，导入ast 并改用ast.literal_eval() 是值得的。

编辑：好的，json 模块可以解析这个；问题是使用True 而不是true 和False 而不是false。只需使用str.replace() 方法函数修复这些问题，然后json.loads() 即可解析。

我正要发布带有.replace()方法调用的代码片段，这时问题再次更新，大写的True和False变成了普通的合法JSON。

所以我的最终答案：

s = '[[{"date":"January 2004"},true,false,100,null,null,true],[{"date":"February 2004"},false,false,99,null,null,true]]'

import json

x = json.loads(s)
print(x)

打印：

[[{u'date': u'January 2004'}, True, False, 100, None, None, True], [{u'date': u'February 2004'}, False, False, 99, None, None, True]]